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A Robust Face Recognition Method Using Multiple features Fusion and Linear Regression

Wuhan University Journal of Natural Sciences 2014年第4期19卷 323-327页

作者： GAO Zhirong DING Lixin XIONG Chengyi HUANG Bo School of Computer Wuhan University College of Computer Science South-Central University for Nationalities College of Electronics and Information South-Central University for Nationalities Shenzhen Institute of Wuhan University

This paper presents a robust face recognition algorithm by using transform domain-based multiple feature fusion and lin- ear regression. Transform domain-based feature fusion can provide comprehensive face information for recognition, and decrease the effect of variations in illumination and pose. The holistic feature and local feature are extracted by discrete cosine transform and Gabor wavelet transform, respectively. Then the extracted holistic features and the local features are fused by weighted sum. The fused feature values are finally sent to linear regression classifier for recognition. The algorithm is evaluated on AR, ORL and Yale B face databases. Experiment results show that our proposed algo- rithm could be more robust than those single feature-based algo- rithms under pose and expression variations.

关键词： holistic feature local feature weighted fusion

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